在教育行業，人工智慧不僅被用來節省教師人力、提高教學效率，而且可以驅動教學方式的變革。以人工智慧驅動個性化教育為例，收集學生作業、課堂行為、考試等資料，對不同學生的學情進行個性化診斷，並進一步為每個學生制定有針對性的輔導和練習，從而實現因材施教，這已成為教育人工智慧探索個性化教育的乙個方向。但是實現人工智慧引領個性化教學的乙個關鍵點是資料的採集與分析。
關於資料與人工智慧的關係，有一種說法認為資料是人工智慧的某種「養料」。同樣的，我們也可以說，教育資料是教育人工智慧的「養料」。教育資料產生於各種教育活動和整個教學的全過程，人工智慧要想更好地應用到教育中，首先面臨的就是資料採集的問題。目前，教育資料的**渠道有兩個，一是**於數位化的教學環境，教學和學習資料在這種數位化環境中自然而然的產生，二是從傳統教學行為中收集教育資訊，並將之轉化為資料。
前者的優勢是實時收集資料，效率高、節省人力，而現如今在網際網路+教育的廣度和深度有待進一步推進的情況下，教育資料的**很大一部分要依靠後者，未來教育資料或將成為發展教育人工智慧的一大制衡因素。在教育行業，人工智慧不僅被用來節省教師人力、提高教學效率，而且可以驅動教學方式的變革。以人工智慧驅動個性化教育為例，收集學生作業、課堂行為、考試等資料，對不同學生的學情進行個性化診斷，並進一步為每個學生制定有針對性的輔導和練，從而實現因材施教，這已成為教育人工智慧探索個性化教育的乙個方向。但是實現人工智慧引領個性化教學的乙個關鍵點是資料的採集與分析。關於資料與人工智慧的關係，有一種說法認為資料是人工智慧的某種「養料」。同樣的，我們也可以說，教育資料是教育人工智慧的「養料」。
一方面，「通過ai（人工智慧）和bt（生物技術）的結合，能夠全面了解學生的外顯行為和內隱特徵，實現學習場景的可感知、學習者的可理解、學習服務的可定製。」西安電子科技大學校長楊宗凱**，未來可利用人工智慧和大資料等技術，開展學習情況全過程的縱向評價和德智體美勞全要素的橫向評價，極大提高學生評價的科學性和準確性。
綜上所述，「教育發展的未來不再是工業體系大規模的流水線式的、大水漫灌式的，而是實現了千人千面的個性化的學習。現在傳統學校嚴格要求同樣年齡、同樣進度、同樣學習時間的方式不符合未來的發展方向。未來的教育應該更多以專案為中心，以學生的探索和學生之間的學習為中心，每個人可以自主安排、自主選擇在什麼時間學習，在**學習，向誰學習。
人工智慧與教育關聯之處
教育機械人 人工智慧是一種十分典型的數位化益智玩具，在學前教育階段，可以通過多樣性的形式發揮其教育功能，達到 寓教於樂 的目的。格物斯坦表示 在資訊化時代，資訊科技的普及使幼兒園教學變得網路化 電子化。根據青少年在 玩 的過程中探索 體驗以獲得知識的發育特點，教育機械人在幼兒教學中的應用，能夠激發幼...
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